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AI服務器市場規模占整體人工智能基礎設施市場的

作者:admin????發布時間:2021-03-18 20:20 ????瀏覽次數 :


2020年4月10日,在《中共中央國務院關于構建更完善要素市場化配置體制機制的意見》中,數據首次作為新的生產要素出現,與土地、勞動力、資本和技術等傳統要素并列。不可否認,計算能力家經濟有關。
 
根據IDC和浪潮聯合發布的《2020全球計算能力指數評估報告》,平均每增加1點,數字經濟和國內生產總值分別增加3.3‰和1.8‰。計算能力指數是評估計算能力與經濟、數字經濟相互拉動、共同發展的指數。
 
目前,全球數字化轉型已進入倍增創新階段,各國數字經濟所占比例不斷上升。
 
該報告指出,當一個國家的計算能力指數超過40分時,指數每上升1點,對GDP增長的拉動就會增加到1.5倍;當計算能力指數超過60分時,對GDP的拉動就會進一步增加到2.9倍。當前,我國計算能力指數評分達到66分,處于世界第一梯隊。
 
超大數據量對處理效率提出了更高的要求,強大的計算能力為數字經濟提供了雙重創新的動力。正如IDC中國助理副總裁周震剛所說,計算能力正成為數字經濟發展的核心驅動力。越早意識到計算能力對經濟的促進作用,配置計算能力基礎設施,越能在未來的發展中占據先機。
 
 
計算成為AI突破的關鍵因素。
 
伴隨著5G部署速度的加快,物聯網技術的進一步發展,我國的數據生產速度將得到更快的提高,數據總量也將進一步增加。創造數據元素價值需要對數據進行更多的維度和深度的利用,原有的數據處理方法已經遠遠不能滿足新時期數據處理的需要,而人工智能技術將大大提高數據的利用效率。
 
人工智能服務器通常配備GPU、FPGA、ASIC等加速芯片,利用CPU和加速芯片的組合可以滿足高吞吐量連接的需要,為自然語言處理、計算機視覺、語音交互等人工智能應用場景提供強有力的計算支持
 
在以深度學習為中心的人工智能發展中,人工智能模型的進步主要取決于模型的大規模擴展。在AlexNet網絡模型出現后的幾年里,ResNet、Transformer、BERT等優秀模型的不斷出現,使得深度學習有了很大的發展和進步,尤其是在圖像、語音、機器翻譯、自然語言處理等領域。人工智能模型的智能化程度不斷發展,人工智能模型的數據量和結構的復雜性不斷增加,導致模型參數爆炸,模型尺寸呈指數級增長。
 
到2020年7月,OpenAI實驗室推出了進的自然語言模型GPT-3,天量參數1750億,訓練數據集規模超過500GB。GPT-3的計算能力要求達到3640Petaflop/s-day。根據媒體機構的量子位計算,訓練一個GPT-3模型需要355年的時間。根據估計,GPT-3的訓練成本約為600-1200萬美元。
 
2020年1月,最新的語言模型SwitchTransformer將語言模型的參數擴大到1.6兆元,比GPT-3的參數增加了約10倍。
 
隨著模型尺寸的不斷擴大,實現高效人工智能模型訓練的重要支撐是更快的計算能力,即大規模人工智能計算可以在更短的時間內完成,這是人工智能研究在未來一段時間內能否繼續突破的關鍵因素之一。
 
中國人工智能服務器成為人工智能行業的中堅力量。
 
據IDC最最新發布的2020H1《全球人工智能市場半年度跟蹤報告》,2020年上半年全球人工智能服務器市場規模達到55.9億美元。其中,浪潮以16.4%的市場份額居世界第一,成為人工智能服務器的頭號玩家,戴爾市場份額14.7%居世界第二,人工智能服務器市場份額10.7%居世界第三,華為(6%)和聯想(5.7%)居世界第四。機構預測,未來人工智能服務器將保持快速增長,預計2024年全球市場規模將達到251億美元。
 
根據國際數據中心的數據,中國人工智能服務器已成為全球人工智能產業發展的中堅力量。到2020年,中國人工智能基礎設施市場將達到39.3億美元,同比增長26.8%。在這些因素中,AI服務器市場占總體人工智能基礎設施市場的87%以上,并且持續高速增長。該機構預測,未來中國AI服務器市場將占全球AI服務器市場的三分之一。
 
隨著國家加快新基礎設施建設,人工智能將加快與交通、能源、制造等行業的融合,從而帶動經濟增長。在這個過程中,人工智能服務器的大規模布局可以為人工智能應用的落地提供核心計算能力保證,對未來國家計算能力指數的提高有很大的促進作用。

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